空间传播的通信信号采用了不同的调制方式。在许多应用中，需要监视通信信号的活动情况，区分信号的性质，甚至截获其传输的信息内容。例如，政府有关职能部门要监视民用通信信号，以实现干扰识别和电磁频谱管理。特别是在军事应用中，通信情报系统作为通信电子战(或信息战)的电子支援措施之一，用宋监视战场的电磁频谱活动，进行威胁识别，帮助选择电子干扰策略，直至截获敌方的有用军事情报。 调制方式是区分不同性质通信信号的一个重要特征，而要截获通信信号的信息内容，必须知道信号的调制方式和调制参数。给定一段接收的通信信号，调制识别的目的就是在未知调制信息内容的前提下，判断出通信信号的调制方式，并估计出相应的调制参数。 本文在前人工作的基础上，通过对信号累量域不变量特征的分析，深入研究了MPSK、MASK和MQAM数字通信信号的调制识别问题，主要工作可概括如下： 1．从通信信号截获的工程实用角度出发，提出了“大信噪比”条件下的次优似然比分类算法。新方法结合了平均似然比分类性能好和标准的广义似然比分类计算量小的优点。同时解决了信号码元集合存在包含关系时，标准的广义似然比分类算法的失效问题。通过理论分析“大信噪比”近似成立的条件，把调制分类性能与信号解调的误码串联系在一起。据我们所知，本文是第一次定量地分析调制识别所需的信号环境与正常解调所需的信号环境之间的关系。对新分类方法的渐进性能分析和计算机仿真表明，在满足“大信噪比”条件下，当观测数据足够长时，正确分类概率趋于100％。 2．针对MPSK信号似然比分类中的参数估计问题，提出了在未知调制类型的前提下，基于累量分析的(对调制类型)盲的信噪比和参考相位估计算法，并理论分析了累量函数估计值的渐进统计分布特性。把基于累量分析的信号参数估计算法用于已知调制类型的MASK、MQAM信号，通过大量的计算机仿真，初步考察了算法的性能。 3．提出了在高斯噪声和理想信道环境下，基于高阶累量不变量特征的MPSK、MASK和MQAM信号调制分类算法，新特征对信噪比和未知的参考相位参数是盲的。针对MPSK信号分类问题，讨论了分类算法的理论渐进性能，并通过大量的计算机仿真实验证实了分类算法的有效性。最后针对不同调制子类信号的特点，我们分别给出了递归降阶调制识别方法，从而在满足一定信噪比条件下，当观测数据长度足够长时，本文算法理论上可分类任意调制阶数的数字通信信号。 4．把高斯理想信道条件下基于累量不变量特征的调制分类算法，推广到高斯多径信道环境中。在已知多径参数的条件下，我们提出了基于多径累量不变量特征的信号分类算法。与盲均衡加理想信道累量不变量分类算法相比，多径累量不变量分类方法仅需要知道多径信道FIR模型的阶数。当信道模型的阶数也未知时，我们提出了把11 数字通信信号调制识别算法研究高斯理想信道中的累量不变量特征用于多径信道时，基于累量近似不变量分类特征的调制识别算法。理论分析和计算机仿真实验表明，本文方法在未知信道参数时，具有很好的工程实用性。 5．研究了非高斯噪声、多信号和多径信道环境下，MPSK信号的调制识别问题。利用复基带通信信号的循环平稳特性，提出了基于循环累量不变量分类特征的＼IPSK信号分类算法，从而把基于平稳时间序列模型的累量不变量分类方法推广到循环平稳域。 6．研究了hSK、MQAM和MPSK信号调制子类间的分类识别问题。考察2；。’4／SPSK信号与 MASK、MQAM和 MPSK信号调制子类间的关系表明，可利用 2／4／SPSK信号分类算法实现不同调制子类间的识别。对更高调制阶数MPSK、MQAM和AISK信号分类的计算机仿真试验，证实了子类分类算法的有效性。同时还初步讨论了采用判决树和神经网络分类器时，本文提出的不变量分类特征的分类性能。